Sécheresses, inondations, orages, tempêtes… les phénomènes liés à la météo ne cessent de se multiplier, et leurs intensités augmentent également. Malgré l’efficacité des modèles de prévision traditionnels, il est parfois difficile d’obtenir des prévisions précises. Grâce à la technologie de l’IA, des milliers de données peuvent être analysées en un temps record. DeepMind, une filiale de Google, se positionne au cœur de cette révolution avec son algorithme GraphCast, capable de prédire des événements météorologiques jusqu’à 10 jours à l’avance, le tout en moins d’une minute !
Météo : l’IA peut prédire la météo sur 10 jours en un temps record !
Par paolo garoscio
Publié le 16 novembre 2023 à 15 h 37
Prévisions météo : une IA surpassant tous les modèles traditionnels !
Dans sa dernière publication du 15 novembre 2023, la revue Science a mis en lumière les capacités exceptionnelles de l'algorithme GraphCast. Contrairement aux modèles traditionnels basés sur des équations physiques complexes et gourmandes en temps de calcul, l'algorithme de DeepMind, une filiale de Google, fait appel à l'intelligence artificielle (IA) pour analyser des milliers de données atmosphériques et établir la météo. Mariana Clare, chercheuse en intelligence artificielle au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), la référence mondiale en prévision météorologique, a tenu à souligner l'efficacité des outils de l'IA dans ce domaine : « Cela change vraiment la donne. Ils ont rapidement atteint un niveau que l'on pensait difficile à atteindre avec cette technique ». Cette méthode permet non seulement une prévision rapide mais aussi une précision accrue, surpassant le modèle High Resolution Forecast (HRES) de l'ECMWF dans plus de 90 % des cas.
L'impact de GraphCast dépasse les frontières de la météorologie traditionnelle. En septembre 2023, une version de cet algorithme a prédit en moins d'une minute, et 9 jours à l'avance, l'ouragan Lee qui a frappé la Nouvelle-Écosse. C'est une révolution dans la météorologie ! C'est une avancée révolutionnaire. L'IA sera capable d'analyser et de suivre des millions de données à l'échelle mondiale, dans un laps de temps record et avec une précision inégalée. Cette capacité à anticiper des événements météorologiques extrêmes pourrait jouer un rôle crucial dans la gestion des catastrophes naturelles et la protection des populations.
La complémentarité de l'IA avec les modèles de prévision traditionnels
Néanmoins, malgré ses performances impressionnantes, GraphCast présente certaines limites. Comme l'a indiqué la chercheur Mariana Clare, l'algorithme dépend fortement des données existantes, qui sont elles-mêmes issues de modèles physiques. D'autre part, les prévisions de GraphCast sont déterministes, elles ne fournissent qu'une seule analyse des données et donc une seule prévision possible.
Autrement dit, les modèles comme GraphCast offrent une rapidité et une précision inégalées, mais ils nécessitent toujours le soutien des modèles physiques pour une compréhension complète des phénomènes météorologiques. Une complémentarité qui est essentielle pour maintenir la confiance du public et assurer une prévision météorologique fiable et complète. Comme l'a indiqué Ian Renfrew, professeur de météorologie à l'université d'East Anglia, « Vous pouvez avoir le meilleur modèle de prévisions au monde, mais si le public ne vous fait pas confiance et n'agit pas, à quoi bon ? ». Néanmoins, et au vu des capacités d'apprentissage de l'IA, il est fort probable qu'elle dépasse les défis auxquels elle est actuellement confrontée.